IA predice enfermedades mientras duermes con gran precisión

Mientras dormimos, nuestro cuerpo emite señales que ahora una inteligencia artificial puede interpretar para alertarnos sobre posibles enfermedades antes de que se manifiesten.

Investigadores de la Universidad de Stanford, junto con otras instituciones médicas, han desarrollado un modelo de IA llamado NightShift, capaz de analizar patrones de sueño y predecir con alta precisión el riesgo de más de 80 enfermedades. Los hallazgos, publicados en Nature Medicine, podrían transformar la prevención médica.

Cómo funciona la IA

NightShift utiliza señales fisiológicas registradas durante el sueño —frecuencia cardíaca, movimientos, respiración y microdespertares— para anticipar la aparición de enfermedades. A diferencia de otros modelos, no depende de información genética ni de hábitos autodeclarados, sino de datos biométricos continuos y reales.

El sistema se entrenó con más de un millón de noches de sueño de más de 40 000 personas, usando datos de dispositivos clínicos y comerciales. Esto permitió que el algoritmo detectara patrones sutiles vinculados con el desarrollo futuro de enfermedades cardiovasculares, neurológicas, metabólicas e incluso mentales.

Enfermedades que puede anticipar

La IA puede predecir afecciones como fibrilación auricular, hipertensión, apnea del sueño, depresión, diabetes tipo 2, insuficiencia cardíaca, Parkinson y ciertos tipos de cáncer. Los avisos pueden darse entre 6 meses y 5 años antes del diagnóstico clínico, con una precisión superior al 80 % en casos de fibrilación auricular. Esto abre oportunidades para intervenciones tempranas, reduciendo costos y mejorando los pronósticos.

El sueño como reflejo de la salud

Durante mucho tiempo, el sueño fue considerado un periodo pasivo, pero hoy se reconoce como un indicador valioso de la salud. Variaciones en la respiración, ciclos REM y frecuencia cardíaca nocturna actúan como señales tempranas de problemas de salud. Gracias a sensores biométricos precisos, incluso dispositivos de consumo como relojes inteligentes pueden proporcionar datos útiles para el modelo.

El uso de algoritmos de machine learning permite identificar correlaciones que antes eran invisibles al ojo humano, dando inicio a una nueva era en medicina predictiva.

Entrenamiento y validación del modelo

Para entrenar la IA, los investigadores recopilaron y estandarizaron datos de estudios clínicos y ensayos longitudinales, considerando factores como edad, género, historial médico y condiciones ambientales. Con aprendizaje supervisado, el sistema reconoció patrones comunes en quienes desarrollaron ciertas enfermedades, como la combinación de alteraciones del sueño y cambios en la variabilidad de la frecuencia cardíaca nocturna.

Se validó el modelo con cohortes independientes para garantizar su eficacia y robustez científica.

Rol de la IA en la medicina

Esta IA no reemplaza a los médicos, sino que los complementa, actuando como alerta temprana y ayudando a priorizar la atención. Como explica el Dr. Emmanuel Mignot, especialista en medicina del sueño: “El sistema puede indicar quién está en riesgo, pero la interpretación clínica siempre debe ser humana”.

Implicaciones para el futuro

La tecnología podría permitir estrategias de salud pública basadas en el monitoreo pasivo del sueño, actuando antes de la aparición de síntomas. También tiene el potencial de hacer más accesible la medicina predictiva, usando dispositivos asequibles en lugar de pruebas genéticas costosas.

No obstante, surgen dilemas éticos sobre quién tendría acceso a los datos, cómo se protegerá la privacidad y si estos perfiles podrían influir en seguros médicos o empleos.

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